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Planejamento Estratégico

Com o fim dos cookies, inteligência contextual pode impulsionar resultados

Com as novas restrições aos cookies de terceiros, a segmentação contextual traz uma performance eficaz , personalizada e ainda segura para os usuários

Por Giuliano Girondi - 10/06/2022

Proteção de dados e segurança são assuntos que vêm atraindo cada vez mais a atenção dos internautas: Segundo o Google, desde a 2020 as buscas pelo termo “privacidade online” cresceram globalmente mais de 50%. Esse interesse acendeu um alerta nas empresas de tecnologia. Em 2019, o Google  anunciou um projeto   de ampliação da privacidade na web , o Privacy Sandbox, que  visava sobretudo encerrar ou restringir o suporte aos cookies de terceiros, se juntando assim a outros navegadores que já haviam aderido a essa nova política de privacidade. 

O projeto ainda não foi totalmente implementado, no entanto com o recurso de cookies de terceiros próximo do fim,  a entrega de anúncios direcionados tornou-se uma questão crítica para os profissionais de marketing.  

A perda da segmentação baseada em cookies sem uma alternativa viável pode prejudicar os CPMs dos editores e as receitas de anúncios. Conforme o estudo realizado pelo Google, os editores podem perder cerca de 52% das receitas após desabilitar os cookies de terceiros.

Com essa nova realidade, metade dos editores pretende construir suas fontes de receita não publicitárias, por exemplo, com assinaturas ou comércio afiliado. No entanto, a promoção agressiva deste tipo de ação – normalmente através de pop-ups e intersticiais intrusivos – representa um risco para a experiência do usuário e afastá-los ao invés de atraí-los. 
Soluções contextuais avançadas podem se apresentar como alternativas eficazes para alcançar e engajar o público-alvo de maneira segura para a privacidade.

A segmentação contextual usa o contexto, ou seja, a compreensão semântica do idioma, da intenção e da pesquisa no site, para encontrar o canal mais apropriado para um anúncio.  Como ela utiliza uma análise contextual das páginas da web dos editores em vez das informações pessoais dos usuários, ela protege a privacidade dos dados melhor do que a segmentação comportamental tradicional. Esses avanços permitem que os anunciantes identifiquem os locais exatos em que um usuário está interessado. 

Um estudo recente da Carsales.com, da Austrália, por exemplo, se propôs a examinar e comparar a performance de 16 campanhas digitais da indústria automotiva e concluiu que a ativação contextual melhorou o funil de métricas das empresas em cerca de 50%. Além disso, constatou-se que a metadata também traz respostas significativas na construção de métricas, com alta de 66%.

Outro ponto importante deste recurso  é a segurança. A veiculação de anúncios relevantes para o público-alvo é o objetivo de qualquer anunciante, mas ele nunca deve prejudicar a segurança da marca. Com a segmentação contextual, isso não precisa ser uma preocupação. Em vez disso, as marcas não apenas permanecem protegidas, como também aumentam significativamente sua preferência, garantindo que os anúncios sejam associados a conteúdo seguro e relevante enquanto  capturam a atenção e engajamento dos consumidores.  

A confiança é tão vital para os editores quanto para os anunciantes. Sendo responsáveis pela experiência do usuário, os editores devem garantir que os leitores não sejam bombardeados por promoções de assinatura e anúncios colocados dentro ou ao lado de seu conteúdo sejam relevantes para seu público. A segmentação contextual melhora a experiência do usuário ao alinhar os anúncios digitais com os interesses do público, conforme determinado pelo conteúdo da página com o qual eles se envolvem. Isso aumenta a reputação de um editor, a qualidade de suas ofertas e a fidelidade do usuário, fundamental para manter todos os fluxos de receita. 

Além disso, as tecnologias de segmentação contextual progrediram para usar técnicas alimentadas por inteligência artificial (IA), como processamento de linguagem natural e análise semântica. Duas décadas atrás, a segmentação contextual estava disponível apenas no nível do domínio. Agora, com o advento do Machine Learning e do Processamento de Linguagem Natural, em particular, tornou-se possível investigar páginas individuais, usar categorização muito mais detalhada e avaliar páginas com base em tópicos como palavras-chave, tom de voz, sentimento negativo ou positivo.

Como resultado, as ferramentas contextuais agora fornecem uma compreensão mais profunda das palavras e frases em uma página da web. Além de decifrar seu verdadeiro significado, essas técnicas determinam qual emoção ou sentimento o conteúdo cria entre o público.

Com essas vantagens para os anunciantes, o  mercado global de publicidade contextual não para de crescer, estima-se que até 2026 ele irá faturar  US $335,1 bilhões, um crescimento 13,3%. Diante deste cenário algumas empresas de tecnologia estão desenvolvendo ferramentas de inteligência contextual para aumentar cada vez mais a performance dos anúncios de seus cliente e se destacar neste mercado: A  MGID, por exemplo  anunciou recentemente o lançamento de uma solução de inteligência contextual, que utiliza algoritmos de IA proprietários para extrair conteúdo significativo de um artigo e avaliar seu contexto e impressões.

O conteúdo é identificado e rotulado com base na Taxonomia de Conteúdo 2.2 do IAB Tech Lab. Para obter uma classificação precisa, a empresa pré-treinou seus algoritmos de aprendizado de máquina Natural Language Processing (NLP) em um grande conjunto de artigos e um algoritmo separado mede as impressões de cada um deles. A categorização resultante deste contexto  é usada para selecionar os anúncios mais relevantes para os usuários.

Essa solução permite que  o usuário possa criar definições contextuais personalizadas com base nas necessidades específicas de cada anunciante e alinhar seus anúncios com conteúdo relevante e gerar melhor ROI preservando a segurança de suas marcas.

A morte do cookie de terceiros é um novo começo para a indústria de tecnologia de anúncios e novas oportunidades para grandes players, incluindo o potencial inexplorado da segmentação contextual. Nesse cenário, ferramentas que potencializam esse recurso de publicidade nativa são mais que bem-vindos para  proporcionar  resultados  eficientes e seguros para anunciantes e consumidores. 

 

Por: Giuliano Girondi

Giuliano Girondi é Head Editores MGID.